Искусственный интеллект. 23

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ 

Учреждение  образования 

«Гомельский государственный  университет 

имени Франциска Скорины» 

юридический факультет 

                                           Кафедра философии     
 
 
 
 

                                                Реферат 
 
 
 
 

Проблема  «искусственного  интеллекта» в  свете современной  науки

       План 

1. Понятие искусственного интеллекта. Применение ИИ

2. Проблемы  искусственного интеллекта

Введение 

В современном  мире проблема создания искусственного интеллекта поднимается все чаще. То тут, то там промелькнут заметки  в газетах, что, дескать, искусственный  интеллект (ИИ) уже практически создан или применяется на практике в  военных целях, космических исследованиях, медицине и т.д. Так ли это?  Каковы достижения  и проблемы ИИ? Будет ли компьютер когда- нибудь мыслить, как человек? Сегодня вряд ли кто-то сможет убедительно аргументировать положительный ответ на этот вопрос. Тем не менее ход развития электроники показывает, что дистанции между машиной и существом разумным постепенно сокращается.

Цель  работы: раскрыть сущность понятия  искусственного интеллекта, выявить  основные проблемы в его создании и использовании.

Задачи: перечислить и раскрыть сущность проблем ИИ, определить значимость ИИ в современном мире. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Понятие искусственного интеллекта. Применение ИИ 

Иску́сственный интелле́кт (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом используемые методы не обязательно биологически правдоподобны. Но проблема состоит в том, что неизвестно какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. А так как мы понимаем только некоторые механизмы интеллекта, то под интеллектом в пределах этой науки мы понимаем только вычислительную часть способности достигать целей в мире.

Различные виды и степени интеллекта существуют у многих людей, животных и некоторых  машин, интеллектуальных информационных систем и различных моделей экспертных систем с различными базами знаний. При этом как видим такое определение  интеллекта не связано с пониманием интеллекта у человека — это разные вещи. Более того, эта наука моделирует человеческий интеллект, так как  с одной стороны, можно изучить  кое-что о том, как заставить  машины решить проблемы, наблюдая других людей, а с другой стороны, большинство  работ в ИИ вовлекают изучение проблем, которые требуется решать человечеству в промышленном и технологическом  смысле. Поэтому ИИ-исследователи  вольны использовать методы, которые  не наблюдаются у людей, если это  необходимо для решения конкретных проблем.

Именно  в таком смысле термин ввел Джон Маккарти в 1956 году на конференции в  Дартмутском университете, и до сих  пор несмотря на критику тех, кто считает, что интеллект — это только биологический феномен, в научной среде термин сохранил свой первоначальный смысл, несмотря на явные противоречия с точки зрения человеческого интеллекта.

Другие  определения искусственного интеллекта:

1.Научное  направление, в рамках которого  ставятся и решаются задачи  аппаратного или программного  моделирования тех видов человеческой  деятельности, которые традиционно  считаются интеллектуальными.

2.Свойство  интеллектуальных систем выполнять  функции (творческие), которые традиционно  считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс.

      К сфере искусственного интеллекта относятся те весьма различные области, где мы действуем, не имея абсолютно точного метода решения проблемы, и которые обладают в общем двумя характерными особенностями: в них используется информация в символьной форме: буквы, слова, знаки, рисунки. Это отличает область искусственного интеллекта от областей, в которых традиционно компьютерам доверяется обработка данных в числовой форме; в них предполагается наличие выбора; действительно, сказать, что не существует алгоритма, это значит сказать, по сути дела, только то, что нужно сделать выбор между многими вариантами в условиях неопределенности, и этот недетерминизм, который носит фундаментальный характер, это свобода действия являются существенной составляющей интеллекта.

В Искусственном  интеллекте особое значение придается  символьной, а не числовой информации. Соответственно и первыми областями, в которых работали исследователи  искусственного интеллекта, стали математика и различные игры. Обе эти сферы  оказались хорошими областями приложения методов искусственного интеллекта в силу того, что связанные с  ними задачи и проблемы хорошо формализованы, а, кроме того, сами эти области  являются примерами высших достижений человеческого разума.

Как и  формальные системы в математике, игры, характеризующиеся конечным числом ситуаций и четко определенными правилами, являются хорошей сферой приложения дедуктивных методов. Вот почему они были и остаются до сих пор предпочтительными объектами исследований в искусственном интеллекте. В этой области уровень среднего игрока также был легко превзойден, но уровень чемпиона мира еще не достигнут. Неожиданно оказалась, что возникшие трудности были те же, что связаны с тем, что, играя, человек использует весь объем знаний, который он накопил за свою жизнь. В азартных играх, подобных покеру или нардам, где большое значение имеет расчет вероятностей, программы работают великолепно.

В последнее  время можно проследить постепенное  превращение программной инженерии  в интеллектуальную инженерию, рассматривающую  более общие проблемы обработки  информации и предоставления знаний. Для определения реальных возможностей развития ИИ рассмотрим перспективные  подходы к организации систем ИИ, а заодно и вплотную подойдем к возможностям искусственного интеллекта сегодня.

Нейронные сети. Искусственные нейронные сети пришли к нам из биологии. Они  образованы из элементов, возможности  которых аналогичны большинству  элементарных функций биологического нейрона — нервной клетки. Нейроны  в сети выстраиваются в цепи, соединяются. Искусственные нейронные сети демонстрируют большое число свойств, присущих мозгу человека. Они обучаются на основе опыта, обобщают свой опыт, способны выделять главное из поступающей информации. Способность нейронной сети к обучению впервые была исследована Дж. Маккалоком и У. Питтом в опытах 1943 года на созданной ими модели нейрона. Авторы описали принципы построение нейронных сетей. Позже, в 1962 году, Ф. Розенблатт предложил свою модель нейронной сети — перцептрон, а в 1986 г. Дж. Хинтон и его коллеги опубликовали статью с описанием модели нейронной сети и алгоритмом ее обучения, что дало толчок к эффективному изучению нейронных сетей. Если рассматривать строение искусственной нейронной сети, то проще сделать это на примере биологической модели. Нейрон состоит из нескольких входов (дендритов) и одного выхода (аксон). В теле нейрона происходит взвешенное суммирование возбуждения на входах (дендритах), обработка и изменение уровня сигнала на выходе (аксоне) в зависимости от результата обработки поступивших сигналов. Будучи соединенными определенным образом, нейроны образуют нейронную сеть. Для моделей, построенных по типу нейронных сетей человеческого мозга, характерно легкое распараллеливание алгоритмов и высокая производительность. С человеческим мозгом их сближает также еще одно очень важное свойство, напрочь отсутствующее у простых электронных машин: нейронные сети работают даже при условии неполной информации об окружающей среде, т.е., как и человек, они могут отвечать не только "да" или "нет", но и "не знаю точно, но скорее да". Сейчас продолжается совершенствование методов синхронной работы нейронных сетей на параллельных устройствах. Нейронным сетям сегодня под силу распознавание сигналов, речи, изображений, поиск данных, финансовое прогнозирование, шифрование данных. Сегодня системы ИИ активно используются и в Интернете: это поисковые машины, обладающие примитивными признаками интеллекта и способные в считанные секунды находить и предоставлять информацию (rambler.ru и др.); разнообразные интеллектуальные датчики, призванные посредством сети предупредить об ограблении или пожаре, и т.д. Среди наиболее известных сегодня нейронных сетей выделяют сети Хопфилда, нейронные сети с обратным распространением ошибки и стохастические нейронные сети.

Робототехника. У каждого человека есть стремление максимально облегчить свой труд. Робототехника — это весьма перспективное  на сегодня развитие формы ИИ. Поскольку  работу мышц можно заменить только работой других приспособлений, человек  не преминул этим воспользоваться —  на многих заводах вместо людей сегодня  трудятся роботы. Первых роботов трудно было назвать интеллектуалами. Только в конце 60-х годов были сконструированы роботы, управлявшиеся компьютерами. К примеру, в результате разработки проекта "Промышленный интеллектуальный робот" в Японии в 1969 году был собран робот с элементами ИИ для выполнения сборочно-монтажных работ с визуальным контролем. Манипулятор робота имел 6 степеней свободы и был оснащен тактильными датчиками. Зрение робота было организовано посредством двух видеокамер, снабженных светофильтрами для распознавания цвета предметов. Робот был способен грубо определять область, занимаемую интересующим предметом, и грубо распознавать простые предметы. Постепенно характеристики роботов значительно улучшились, и сегодня точности их работы позавидует любой человек (достаточно вспомнить лазерные роботизированные механизмы для изготовления микросхем или процессоров). В США последнее время ведутся разработки по машинному обучению, навигации роботов, логическому планированию их действий и т.д.

Интеллектуальный  анализ данных и обработка статистической информации. Сравнительно новое направление  применения ИИ. Сюда относят процесс  обнаружения ИИ закономерностей  в исходной информации, выделение  этих закономерностей, построение определенной модели для анализа информации, а  затем прогнозирование результатов  исследования на будущее и представление  в виде графической информации. Это  весьма перспективное направление  ИИ уже реально применяется на различных биржах и в маркетинговой  деятельности.

Системы автоматического планирования поведения. Таковые реально применяются  сегодня на космических кораблях при освоении космоса и в батискафах для изучения глубин морского дна. Одним  словом, это та область применения ИИ, где не допускается присутствие  человека в принципе либо его вмешательство  должно быть незначительным. Современные  системы планирования поведения  — это устройства с высокой  степенью автономности и детальным  целенаправленным поведением.

Агентные системы — очень молодое направление ИИ. Под таковыми понимают специальные программы-агенты, нацеленные на исследование коллективной аудитории и обладающие автономностью (абсолютно самостоятельная программа), социальностью (способна общаться с человеком), реактивностью (способна воспринимать окружающую среду, адекватно реагировать на ее изменения) и активностью (агенты могут характеризоваться целенаправленность поведения и проявлять инициативу). Подобные программы представляют огромный интерес для коммерческой и промышленной деятельности (маркетинг, телевидение, реклама), в военном деле (системы управления войсками), в системах управления транспортом и электронными сетями, где уже успешно применяются.

Одна  из интереснейших и полезных сторон применения ИИ — разработка игр, развлекательных  программ и систем искусственного общения  с человеком. Большую долю здесь  занимает моделирование социального  поведения, общения, человеческих эмоций, творчества. Это одно из сложнейших направлений разработки ИИ и в то же время — одно из самых перспективных.

Современные системы искусственного интеллекта способны освоить гораздо больше специальностей, чем простой человек, благодаря значительно большему числу разнообразных датчиков информации и приспособлений. Также предполагается использование в дальнейшем систем ИИ во всевозможных бытовых приборах: уборщиках помещений; агрегатах  для приготовления, доставки и заказа пищи; автоматических водителях автомобилей  и т.д.

Однако  не следует думать, что ЭВМ или  роботы смогут решать любые задачи. Учеными доказано существование  таких типов задач, для решения  которых невозможен единый эффективный  алгоритм (к примеру, сложные жизненные  ситуации). Человек часто методом "научного тыка" расширяет для себя зону познания о природе, открывает новые законы. Компьютерному искусственному интеллекту это абсолютно несвойственно. В связи с этим поговорим о недостатках современных систем искусственного интеллекта. 

2. Проблемы  искусственного интеллекта

Первые  исследования, относящиеся к проблемам  искусственного интеллекта, были предприняты  почти сразу же после появления  вычислительных машин. Само название новой науки возникло в конце 60-х годов XX века, а в 1969 году в Вашингтоне (США) состоялась первая Всемирная конференция по искусственному интеллекту.

Существуют  несколько основных проблем, изучаемых сегодня в искусственно интеллекте.

1. Представление  знаний – разработка методов  и приемов для формализации  и последующего ввода в память  интеллектуальной системы знаний  из различных проблемных областей, обобщение и классификация накопленных  знаний, использование знаний при  решении задач.

2. Моделирование  рассуждений – изучение и формализация различных схем человеческих умозаключений, используемых в процессе решения разнообразных задач, создание эффективных программ для реализации этих схем в вычислительных машинах.

3. Диалоговые  процедуры общения на естественном  языке, обеспечивающие контакт  между интеллектуальной системой  и человеком-специалистом в процессе  решения задач.

4. Планирование  целесообразной деятельности –  разработка методов построения  программ сложной деятельности  на основании тех знаний о  проблемной области, которые хранятся  в интеллектуальной системе.

5. Обучение  интеллектуальных систем в процессе  их деятельности, создание комплекса  средств для накопления и обобщения умений и навыков, накапливаемых в таких системах.

Рассмотрим  подробнее основные проблемы, связанные с разработкой ИИ на практике.

Большинство современных разработок ИИ используют несколько типов понятий: да (хорошо) и нет (плохо). В математике и электронике  это нормально, но в жизни точные понятия нужны редко. Поскольку изначально ИИ задумывается как человекоподобный интеллект, служащий дополнением человеку, то угодить этому самому человеку будет очень нелегко. Как, к примеру, машине понять депрессивное состояние или эйфорию человека? Понятия "веселый" и "грустный" для машины здесь никак не подходят.

Проблемы  в разработке ИИ прослеживаются и  на уровне формирования образов и  образной памяти. Поскольку образы в мышлении человека взаимопроникают  друг в друга, то формирование образных цепочек у людей не представляет сложности — оно ассоциативно. Файлы же, в противоположность  образам, есть обособленные пакеты машинной памяти. В памяти человека поиск  данных ведется не по самому содержимому  памяти, а вдоль готовых цепочек  ассоциативных связок. Компьютер  же ищет только конкретные файлы и  папки. Пример: для человека не проблема узнать лицо друга на фотографии, даже если он похудеет или поправится, т.к. это яркий пример ассоциативной  памяти. Для машины это практически  невозможно. Она не сможет отличить главное от второстепенного.

Для получения  результата ИИ использует только определенную базу известных данных. Ему несвойственен эксперимент.

Проблема  перевода с одного языка на другой, а также обучения машины языку. Если вы предложите современным программам-переводчикам (например, Promt) перевести любой абзац из книги на другой язык, то поймете, что качеством здесь и не пахнет. В результате вы получите простой набор слов. Почему? Потому, что для перевода целых предложений необходимо понимать смысл предложения, а не просто переводить слова. Современные ИИ-программы смысл в тексте выделять пока не могут (вероятно, потому, что посредником для перевода, скажем, с французского на русский, является бездушный машинный язык — язык единиц и нолей).

Простота  математических расчетов. В последнее  время многими ведущими специалистами  в области ИИ внесено предложение  по исключению из списка высокоинтеллектуальных задач простого алгебраического  решения уравнений, т.к. для этого  сегодня имеются стандартные  последовательные алгоритмы расчета. Это не требует сложных, многоэтапных и часто непоследовательных интеллектуальных способностей. Распознавание текста, игра в шахматы, напротив, требуют  разбиения процесса на части и  поиска решения из многочисленных возможных  вариантов. Более того: даже распознавание  текста, игра в шахматы и шашки, распознавание звуков на сегодня  успешно применяются на практике, и их не принято возводить в  ранг проблем ИИ. Современные разработки, связанные с искусственным интеллектом, неспособны к самокопированию (размножению). Это действительно так. На современном  этапе развития кибернетики и  электроники абсолютно самостоятельное  самокопирование роботов невозможно, необходимо хотя бы частичное (часто  значительное) вмешательство человека. Однако для программ этот процесс  абсолютно прост — что стоит  утилите самостоятельно копироваться в другую директорию? Ярким примером может стать "болезнь" современного Интернета — компьютерные и мобильные  вирусы. Они способны к бесконтрольному  размножению и значительно портят нам жизнь.

Еще одна проблема на пути к созданию ИИ —  отсутствие у оного всякого проявления воли. Как это ни странно звучит, но у современных ПК есть колоссальные возможности к сложным расчетам, но абсолютно отсутствуют какие-либо желания. Даже если вы снабдите свой ПК микрофоном и акустикой, это абсолютно не значит, что он начнет самостоятельно писать музыку или самопроизвольно запускать какие-либо приложения. Он не ленивый — просто у него нет желаний. Компьютеру все равно, кто с ним работает, зачем и с какой целью.

У современных  прототипов ИИ отсутствуют стимулы  к дальнейшему совершенствованию. Дело в том, что в природе на любой живой организм действует  фактор естественного отбора, порождающий  постоянное приспособление к условиям окружающей среды. Голод, стремление выжить и дать потомство — вот факторы, постоянно действующие на живой огранизм. Они действуют как стимул к дальнейшему совершенствованию. Мотивация большинства современных ИИ весьма примитивна: человек задал задачу — машина ее выполняет без вариантов и эмоций. Теоретически на мотивацию и совершенствование может повлиять введение обратных связей компьютер -> человек и создание улучшенной системы самообучаемости машины. Правда, это только теория — на практике же все оказывается намного сложнее. Однако подобная работа уже проводится. В качестве стимула выбрано элементарное чувство голода — предвестник скорого окончания энергетических ресурсов и, соответственно, существования машины. Американец С. Вилкинсон создал "гастроробота" по имени "Жуй-жуй". Машина питается сахаром, и основой ее поведения является исследование окружающего мира в поисках съестного. Тело "Жуй-жуя" состоит из трех тележек, а чувство голода является его постоянным спутником, поскольку аккумуляторы постоянно требуют перезарядки. Проблемой являются частые ошибки этого "зверя" в выборе продуктов питания.

Некоторая примитивность искусственных нейронных  сетей. Искусственные нейронные  сети демонстрируют сегодня удивительные преимущества, присущие человеческому  мозгу. Они обучаются на основе личного  опыта, обобщают происходящее, самоконфигурируются, извлекают главное из поступающей информации с лишними данными. Однако даже самые развитые искусственные сети не могут дублировать функции человеческого мозга. Реальный интеллект, демонстрируемый сегодня самыми сложно устроенными нейронными сетями, находится ниже уровня развития интеллекта дождевого червя. Неэффективность искусственного интеллекта в военных целях. В последнее время в СМИ довольно часто появляются новости о создании ИИ в военных целях. Однако в реальности перед создателями подобных машин-роботов стоят очень сложные и часто неразрешимые задачи. Прежде всего это недостатки систем автоматического распознавания, неспособных самообучаться и адекватно анализировать информацию в режиме реального времени (принимать нужные решения в нужную минуту). Такой боевой машине очень тяжело, а скорее всего — практически невозможно, будет отличить на поле боя своих от чужих (весьма забавная ситуация, не правда ли). Также пока не разработано алгоритмов работы подобных устройств в условиях незнакомой местности и резко изменяющейся ситуации. Подобные боевые единицы способны сегодня максимум к простому дистанционному управлению. Более выдающиеся результаты достигнуты военными в прикладных направлениях: точное распознавание речи и тембра голоса, разнообразные "детекторы лжи", создание консультационных систем (снижение однотипных действий и нагрузки на пилотов в режиме реального полета), системы низкоуровневого анализа изображения, получаемого от видеокамеры, и т.д. Помимо этого, сегодня создано достаточно большое количество приборов с подобием ИИ, призванных усовершенствовать работу вооруженных сил: разнообразные интеллектуальные сонары и радары для обнаружения целей, спутниковая система позиционирования для точного координирования локализации войск и их передвижения, разнообразные системы навигации в судоходстве.

     Рассмотрим некоторые социально-этические проблемы, которые могут возникнуть при создании и после создания ИИ. Следует отметить, что изложен далеко не полный перечень таких проблем.

Проблема 1. Проблема безопасности.

Данная  проблема будоражит умы человечества еще со времен Карела Чапека, впервые  употребившего термин "робот". У Айзека Азимова можно найти  самое проработанное, и принятое большинством людей решение проблемы безопасности – трех законах роботехники:

• Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.
• Робот должен повиноваться командам, которые ему дает человек, кроме тех случаев, когда эти команды противоречат первому закону.
• Робот должен заботиться о своей безопасности, насколько это не противоречит первому и второму закону.

Поскольку предполагается, что нормальный человек, не будет наносить вред самому себе, и, без особой на то причины, другим, а ИИ теперь является частью данного  индивидуума (не обязательно физическая общность), то автоматически выполняются  все 3 закона роботехники. При этом вопросы безопасности смещаются в область психологии и правоохранения, поскольку система (обученная) не будет делать ничего такого, чего бы не хотел ее владелец.

Проблема 2. Проблема сверхинтеллекта и взаимоотношений человечества и ИИ, сможет ли человечество использовать для расширения своего знания познавательные модели сверхумного ИИ?

Машинный  ИИ, построенный в виде наполняемого знаниями компьютера, никогда не сможет обладать творческим потенциалом, то есть стать умнее в творческом плане, не только человечества, но и отдельного человека.

Создание  сверхинтеллекта, будет для человечества первым шагом к потере интеллектуального лидерства и поставит его на место родителя следующей, возможно, более прогрессивной стадии эволюции живого или неживого, энергетического.

Проблема 3. Глобальная информатизация, Интернет и ИИ.

Появление и начало развития поисковых информационных систем, создающих знания, программ-агентов - это начало моделирования способности  обучения в информационных системах.

Влияние компьютеризации общества на нашу жизнь  сделалось столь велико, что заставляет подстраиваться под эти процессы всю социальную систему. В качестве примера можно привести процесс  перенесения языка общения человека с компьютером в систему общения  между людьми. Дело в том, что необходимым  условием общения че¬ловека с компьютером является определенная алгоритмизация языка. По отношению к естественному языку - это процесс его упрощения за счет минимизации содержания ис¬пользуемых понятий, которые должны быть понятны большинству людей.

Таким образом человечество уже не в состоянии контролировать глобальную сеть Интернет, подстраивается под неё и уже находится в симбиозе с этим прообразом интеллекта, который ещё не способен творчески мыслить, но может запоминать и обрабатывать громадные массивы информации. В свою очередь Интернет изменяет человека, причем изменения направлены на более интенсивное развитие компьютеров и ещё большую зависимость от них.

Проблема 4. Проблема Творца. Пожалуй, основная морально-этическая проблема создания ИИ: человек берёт на себя функции Бога по созданию самого себя и другой мыслящей субстанции.

Сами  попытки создать ИИ в его глубоком понимании и человеческом  подобии  подразумевает потерю духовности, культуры в её исторически сложившемся  смысле из-за ощущения себя, человека, равным Богу. Вера в Бога может лишь остаться как вера в Разум-Предшественник, который может быть превзойдён. На современном этапе такие суждения преждевременны, необоснованны и кощунственны, но они бытуют в умах многих людей, и сама эта проблема неразрешима (так же как и проблема клонирования или копирования индивида).

Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить на две группы, условно говоря, «до и после разработки ИИ». Первая группа отвечает на вопрос: «Что такое ИИ, возможно ли его создание, и, если возможно, то как это сделать?» Вторая группа (этика искусственного интеллекта) задаётся вопросом: «Каковы последствия создания ИИ для человечества?»

Можно также указать на следующие негативные проявления при использовании искусственного интеллекта.

Во-первых, ИИ может оказаться для человечества сладким супернаркотиком, отказ от которого невозможен, а употребление ведет в тупик. Во-вторых, люди еще не готовы к изобретению искусственного мозга, они могут использовать ИИ в антигуманных целях. В-третьих, неизвестно, к чему приведут осуществляемые уже сегодня эксперименты по вживлению микрочипов в организм человека, в частности – в мозг. Станет ли человек умнее или он превратится совершенно в другое существо? 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Заключение 

Искусственный интеллект всегда являлся темой  для оживленных споров.

Сравнительно  недавно появившись, он заставил о себе говорить всех. Раскрыв понятие, сущность искусственного интеллекта, проследив достижения  ИИ, можно сделать вывод о его значимости.

Несомненно, ИИ является неотъемлемым атрибутом  в жизни человека, его помощником в решении многих задач,  но следует  отметить и его минусы.